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bge-large-zh-v1.5应用创新：智能会议纪要生成系统

1. 技术背景与应用场景

随着企业数字化转型的深入，会议作为信息传递和决策制定的核心场景，产生了大量非结构化文本数据。传统的人工整理方式效率低、成本高，难以满足实时性与准确性要求。近年来，基于大模型的语义理解技术为自动化会议纪要生成提供了新的解决方案。

在这一背景下，bge-large-zh-v1.5作为当前表现优异的中文嵌入模型，凭借其强大的语义表征能力，成为构建智能会议系统的理想基础组件。通过将其集成到完整的NLP流水线中，可以实现从原始语音转录文本到关键信息提取、主题聚类、摘要生成的全流程自动化处理。

本文将围绕bge-large-zh-v1.5 模型的实际部署与调用验证过程展开，重点介绍如何使用 SGLang 部署该 embedding 模型服务，并通过 Jupyter Notebook 完成接口调用测试，为后续构建智能会议纪要系统打下技术基础。

2. bge-large-zh-v1.5简介

bge-large-zh-v1.5 是一款基于深度学习的中文嵌入（embedding）模型，由阿里云通义实验室推出，属于 BGE（Bidirectional Guided Encoder）系列中的高性能版本。该模型通过在大规模多领域中文语料库上进行预训练，能够有效捕捉词语、短语乃至句子级别的深层语义信息，在语义相似度计算、文本检索、聚类等任务中表现出色。

2.1 核心特性分析

• 高维向量表示：模型输出的嵌入向量维度为 1024，具备较强的语义区分能力，能够在复杂语境下准确表达文本含义。
• 长文本支持：最大输入长度可达 512 个 token，适用于段落级甚至小型文档的语义编码，适合会议发言、问答记录等较长文本的处理。
• 领域适应性强：经过通用与垂直领域混合训练，模型在科技、金融、医疗等多个专业场景下均保持良好性能，无需额外微调即可投入使用。
• 对称与非对称任务优化：针对检索任务中的 query-doc 匹配进行了专门优化，提升召回率与相关性排序精度。

这些特性使得 bge-large-zh-v1.5 在需要高精度语义匹配的应用中成为首选方案，尤其是在构建知识库检索、智能客服、内容推荐以及本文所聚焦的智能会议纪要生成系统中具有重要价值。

然而，高性能也意味着更高的计算资源消耗。模型参数量较大，推理时对 GPU 显存有一定要求，因此合理的部署架构和服务化封装显得尤为关键。

3. 基于SGLang部署bge-large-zh-v1.5 embedding服务

为了高效利用 bge-large-zh-v1.5 的语义编码能力，需将其封装为可远程调用的 RESTful API 服务。SGLang 是一个专为大语言模型设计的高性能推理框架，支持多种主流模型的快速部署，尤其擅长处理 LLM 和 embedding 模型的并发请求。

本节将详细介绍如何使用 SGLang 成功部署 bge-large-zh-v1.5 并启动 embedding 服务。

3.1 启动服务前准备

确保本地环境已安装以下依赖： - Python >= 3.9 - PyTorch >= 2.0 - SGLang 框架（可通过 pip 安装或源码编译） - 支持 CUDA 的 GPU 设备（建议显存 ≥ 16GB）

模型权重文件应提前下载并放置于指定路径，通常位于~/.cache/modelscope/hub/或自定义模型目录中。

3.2 启动embedding服务

使用如下命令启动服务：

python -m sglang.launch_server \ --model-path /path/to/bge-large-zh-v1.5 \ --host 0.0.0.0 \ --port 30000 \ --tokenizer-mode auto \ --trust-remote-code \ > sglang.log 2>&1 &

该命令会： - 加载本地存储的 bge-large-zh-v1.5 模型； - 绑定服务地址为0.0.0.0:30000，允许外部访问； - 将运行日志重定向至sglang.log文件以便后续排查问题； - 使用后台模式运行，不影响终端操作。

4. 验证模型服务是否正常启动

服务启动后，必须验证其是否成功加载模型并能响应请求。以下是标准的检查流程。

4.1 进入工作目录

首先切换至项目工作目录，便于查看日志文件：

cd /root/workspace

4.2 查看启动日志

执行以下命令查看服务日志输出：

cat sglang.log

若服务启动成功，日志中应包含类似以下关键信息：

INFO: Started server process [PID] INFO: Waiting for model to be loaded... INFO: Model bge-large-zh-v1.5 loaded successfully. INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:30000 (Press CTRL+C to quit)

核心提示：当看到 “Model loaded successfully” 和 “Uvicorn running” 提示时，说明模型已成功加载并对外提供服务。

此外，可通过浏览器或curl命令访问健康检查接口：

curl http://localhost:30000/health

返回{"status": "ok"}表示服务状态正常。

如上图所示，日志清晰显示模型加载完成且服务正在监听端口，确认 embedding 服务已就绪。

5. 在Jupyter中调用embedding模型进行功能验证

完成服务部署后，下一步是在实际开发环境中调用模型接口，验证其生成嵌入向量的能力。我们选择 Jupyter Notebook 作为交互式开发平台，便于调试与可视化。

5.1 初始化OpenAI兼容客户端

SGLang 提供了与 OpenAI API 兼容的接口规范，因此可直接使用openaiPython SDK 发起请求。

import openai # 初始化客户端，指向本地SGLang服务 client = openai.Client( base_url="http://localhost:30000/v1", api_key="EMPTY" # SGLang无需真实API密钥 )

注意：base_url必须与启动服务时设定的地址一致；api_key="EMPTY"是 SGLang 的固定占位符。

5.2 调用embedding接口生成向量

接下来，对一段中文文本进行嵌入编码测试：

# 文本嵌入请求 response = client.embeddings.create( model="bge-large-zh-v1.5", input="今天的项目进度会议上，团队讨论了下一阶段的功能开发计划和上线时间安排。" ) # 输出结果 print(response)

预期返回结果结构如下：

{ "object": "list", "data": [ { "object": "embedding", "embedding": [0.12, -0.45, ..., 0.67], // 长度为1024的浮点数列表 "index": 0 } ], "model": "bge-large-zh-v1.5", "usage": {"prompt_tokens": 32, "total_tokens": 32} }

该响应表明： - 模型成功接收输入文本； - 已生成维度为 1024 的 dense vector； - 接口符合 OpenAI 标准格式，便于后续集成到各类应用系统中。

如图所示，Jupyter 执行结果显示Embeddings对象成功返回，包含完整的向量数据与元信息，证明模型服务调用链路完全打通。

6. 总结

本文系统介绍了bge-large-zh-v1.5模型在智能会议纪要生成系统中的前期部署与验证流程。通过对模型特性的解析，明确了其在中文语义理解任务中的优势，包括高维向量表达、长文本支持和跨领域适应性。

在此基础上，采用SGLang 框架成功部署了 embedding 服务，并通过日志检查与接口调用双重手段验证了服务的可用性。最终在 Jupyter 环境中完成了标准 OpenAI 兼容接口的调用测试，获取到了有效的文本嵌入向量，为后续实现会议内容聚类、关键词提取、自动摘要等功能奠定了坚实的技术基础。

未来工作中，可进一步结合 ASR（语音识别）系统输出的原始会议文本，利用 bge-large-zh-v1.5 实现： - 发言内容语义去重； - 主题分段与章节划分； - 关键决策点识别； - 与历史会议记录的语义关联检索。

这套技术路线不仅适用于企业内部会议管理，也可拓展至法庭庭审、学术研讨、客户访谈等多种高价值语音文本处理场景。

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